Assessing land-use legacy effects on soil physico-chemical properties and earthworm biodiversity in urban parks
Notice bibliographique
Résumé
Human land-use alters soil properties and biodiversity differently depending on the intensity and type of use, often resulting in persistent temporal effects known as legacy effects. Cities are expected to be rich in legacy effects due to their development histories and complex socio-ecological landscapes. However, few urban ecological studies consider the role of history in shaping contemporary patterns. Therefore, we asked: do soil properties and biodiversity of our present-day urban greenspaces differ due to varied historical land-use? We surveyed 25 urban parks across the island of Montreal, Quebec, Canada with three former land-uses: forested (low intensity), agricultural (medium intensity), and industrial (high intensity). We measured soil bulk density, heavy metal concentrations, and carbon and nitrogen stocks, as well as earthworm abundance, biomass, species richness, and community composition. Most studied soil properties did not differ across historical land-uses. All properties except for heavy metal concentrations significantly increased with age, implying a legacy effect of recovery from disturbance and management post park establishment. Earthworm distribution was highest in forested sites whereas earthworm biodiversity was lower in previously agricultural sites. These findings suggest that aspects of soils in our urban greenspaces are minimally susceptible to legacy effects of historical human land-use. This demonstrates a certain effectiveness in developing municipal parks on a variety of past land-uses. This could allow for a focusing on current management choices and decisions which may have a greater influence on park ecosystem functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».